Вакансии в городе Москва

Обязательный опыт решения похожих задач. Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 2 лет). Знание Python(в т...

Анализ клиентского поведения и формирование персонализированного предложения. Определение целевых групп клиентов для проведения акций по распродаже стоков.

2+ года в ML/AI или Data Science, опыт с RAG/PROMPT-системами. Знание RAG: векторные БД, метрики сходства...

RAG-пайплайн: Сбор данных через ETL (POI, отзывы, описания). Интеграция векторного поиска (Pinecone/Weaviate/FAISS). Реализация логики кэширования контекста.

Уверенное владение Python. Знания в машинном обучении, эконометрике, математической статистике. Знание C++ или других статически типизированных языков. Релевантный опыт.

Работать с торговыми данными, придумывать и тестировать гипотезы. Делать прототипы торговых стратегий и тестить их в нашем симуляторе.

Знание и применение математической статистики, предиктивной аналитики, методов классификационных и регрессионных задач (линейные регрессии, логистические регрессии, опорных векторов, деревья решений...

Разработка скоринговых моделей PD (Probability of Default). Разработка моделей Fraud Prevention. Разработка CRM – моделей. Взаимодействие с бизнес-заказчиками, командами разработки...

Работали с LLM, понимаете их потенциал и ограничения. Работали c workflow-оркестрацией, stateful workflows. Понимаете, как работает Retrieval-Augmented Generation...

Наша команда автоматизирует бизнес-процессы коммерческого департамента Яндекс Рекламы, разрабатывает рекомендательный продукт для рекламодателей — комплекс автоматизированных решений для поиска аномалий...

3+ лет опыта ML/DS с реальными бизнес‑задачами. Сильный Python: pandas, numpy, scikit‑learn, xgboost / catboost / lightgbm, PyTorch...

Эволюционировать ML‑продукты — регулярно вносить улучшения и расширять функциональность действующих решений. Проектировать и верифицировать модели машинного обучения; обеспечивать корректную оценку...

2+ года в ML/AI или Data Science, опыт с RAG/PROMPT-системами. Знание RAG: векторные БД, метрики сходства...

RAG-пайплайн: Сбор данных через ETL (POI, отзывы, описания). Интеграция векторного поиска (Pinecone/Weaviate/FAISS). Реализация логики кэширования контекста.

опыт работы в кредитных организациях и / или в области финансовых рынков от 3 лет. - знание финансовых рынков, основных биржевых и...

Внедрение методов углубленного количественного анализа для пересмотра подходов, использующихся в методиках риск-параметров НКЦ (определение риск-параметров фондового рынка и...

Высшее математическое/техническое/экономическое образование (или неоконченное). Знания математики, теории вероятностей, понимание основных классов задач в теории машинного обучения (регрессия...

Разрабатывать, внедрять и валидировать ML и Logit модели, предсказывающие риск невозврата займа розничного клиента либо доходность на краткосрочном периоде.

Хранилища и big data: SQL (PostgreSQL, ClickHouse, MS SQL), PySpark. 2+ года опыта в роли ML Engineer или Data...

Мы создаём ML-решения, которые напрямую влияют на ключевые бизнес-процессы. Работаем с широким спектром задач — от рекомендательных и прогнозных...

Уверенные знания в математике и информатике. Понимание принципов машинного обучения и основных алгоритмов: линейные модели, деревья решений, ансамбли.

Мы создаём и внедряем ML-решения, которые приносят реальную пользу бизнесу. Разрабатываем модели для скоринга, анализа текстов, рекомендаций и автоматизации...

Высшее образование в области математики, техники, статистики, информационных технологий. Дополнительное образование и курсы в области data science: Coursera, ШАД - как...

Выполнять разработку различных моделей машинного обучения: сегментация клиентов, гео-данные, антифрод-скоринг и т.д. Составлять рекомендации для разработки новых...

Уверенные знания математической статистики и теории вероятностей. Опыт работы с данными на Python, Spark, SQL. Опыт использования в работе популярных...

Создавать с нуля модели для ценообразования различных продуктов и прогнозирования спроса, а также улучшать текущие подходы. Работать с метриками моделей...

Высшее образование. Релевантный опыт от 3 лет. Знание MS SQL, MySQL, Galera Cluster, PostgreSQL, Patroni, Consul, физическая/логическая репликация, Redis...

Установка/настройка СУБД. Установка/настройка кластеров СУБД. Настройка репликации. Мониторинг. Администрирование СУБД. Анализ и оптимизация выполнения запросов. Мониторинг/обслуживание СУБД.

Уверенно программируете на Python. Знаете SQL, понимаете работу с множествами. Умеете самостоятельно проверять результаты, находить и обрабатывать корнер-кейсы.

Разработка пайплайнов обработки Big Data. Чтобы строить и развивать обширную базу данных, нужно настраивать и поддерживать оптимальные алгоритмы обработки Big...

Умение формировать аналитические базы данных(витрины) под ML. Уверенные знания SQL (ключи, индексы, триггеры, хранимые процедуры, функции, динамический SQL, курсоры...

Взаимодействовать с бизнес-заказчиками из смежных подразделений для выявления требований, выдвижении и проверки гипотез. Участвовать в формировании источников данных для...

Обеспечение высокой доступности и масштабируемости систем на основе LLM. Опыт разработки LLM-based продуктов, включая вывод в нагруженный production.

Мы храним в депозитарии цифровые записи о каждом активе, который торгуется на бирже. Мы следим за тем, чтобы все операции...

Опыт работы с релевантными проектами от 3 лет. Высшее образование по технической специальности. Практический DS-опыт. Знание классических алгоритмов ML...

Выбор алгоритмов для разработки сервисов на основе ИИ. Разработка и оптимизация моделей машинного обучения на больших данных (крупнейший новостной сайт...

Опыт разработки и внедрения хранилищ данных. Опыт проектирования БД. Опыт использования систем версионного контроля. Знание ландшафта используемых платформ и понимание...

Реализация различных видов разработок программного обеспечения в соответствии с техническим заданием. Написание рабочей документации к разработкам. Отладка ПО средствами среды...

2+ года в ML/AI или Data Science, опыт с RAG/PROMPT-системами. Знание RAG: векторные БД, метрики сходства...

RAG-пайплайн: Сбор данных через ETL (POI, отзывы, описания). Интеграция векторного поиска (Pinecone/Weaviate/FAISS). Реализация логики кэширования контекста.